名古屋 9R 詳細AI予想

本レースの全馬 AI 評価と推奨馬券を掲載します。期待値プラスと判定した馬のみ買い目に含めています。

9R 名古屋競馬場ダ1500m 発走 16:55

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フクチャンフクメイ先行	尾崎章（愛知）	実148.5	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場44走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は43走で勝ち無し）
前5走 10/15 名古屋5R 9着/12頭+3.0秒 09/29 名古屋8R 8着/12頭+2.1秒 09/16 名古屋5R 6着/11頭+1.2秒 09/03 名古屋5R 8着/10頭+1.2秒 08/19 名古屋12R 6着/12頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 44走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 43走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
2	キーサーバー自在	阪野学（愛知）	実114.4	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 10/15 名古屋6R 11着/12頭+5.2秒 10/01 名古屋12R 11着/12頭+2.6秒 09/16 名古屋1R 5着/10頭+1.3秒 09/03 名古屋2R 10着/10頭+3.5秒 08/20 名古屋12R 5着/12頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
3	ハートニヒヲツケテ	小笠羚（愛知）	実23.7	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 7位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
4	セイスイカルメン差し	大畑慧（愛知）	実19.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 10/15 名古屋4R 3着/11頭+0.4秒 09/30 名古屋3R 5着/12頭+2.9秒 09/17 名古屋2R 6着/11頭+1.8秒 09/01 名古屋12R 1着/3頭 08/18 名古屋4R 7着/12頭+2.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 4.7着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
5	ピュアバルキリー差し	細川智（愛知）	実20.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（146日ぶりの実戦）
前5走 06/04 名古屋10R 8着/12頭 05/21 名古屋9R 4着/10頭+0.0秒 01/28 名古屋8R 2着/10頭+0.5秒 01/15 名古屋11R 4着/8頭+2.6秒 12/22 名古屋1R 1着/11頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 4.7着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% △ ローテーション 146日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
6	ルヴレアール差し	望月洵（愛知）	実30.6	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.3着と低調／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 10/15 名古屋6R 6着/12頭+3.9秒 09/14 大井5R 9着/10頭+5.0秒 09/01 大井8R 10着/16頭+2.4秒 08/12 大井5R 6着/16頭+72.0秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
7	サンルーナ差し	丹羽克（愛知）	実120.3	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場27走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は26走で勝ち無し）
前5走 10/15 名古屋6R 7着/12頭+4.0秒 09/29 名古屋7R 3着/12頭+0.7秒 09/14 名古屋8R 4着/10頭+0.9秒 09/01 名古屋8R 3着/10頭+0.2秒 07/28 名古屋12R 5着/10頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 4.7着 × 当競馬場適性 27走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 26走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
8	アミナス	塚本征（愛知）	実1.5	◎詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズが買う範囲（5〜30倍）より低く見送り（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 10/02 名古屋3R 1着/12頭勝利 08/18 名古屋4R 2着/12頭+0.4秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 57.9% (オッズ暗示: 66.7%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
9	ウインエンブレム追込	今井貴（愛知）	実8.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 10/15 名古屋5R 4着/12頭+0.6秒 09/17 名古屋2R 3着/11頭+1.2秒 09/03 名古屋1R 9着/11頭+4.3秒 08/24 名古屋1R 1着/11頭勝利 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 11.2%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
10	アルマフレイヤ追込	筒井勇（笠松）	実33.7	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/15 名古屋6R 9着/12頭+4.3秒 10/02 名古屋12R 1着/12頭勝利 09/15 名古屋4R 8着/12頭+2.7秒 08/24 名古屋3R 2着/12頭+0.1秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
11	テイクザスローン	丸野勝（愛知）	実15.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 10/13 名古屋5R 1着/11頭勝利 09/14 名古屋3R 5着/12頭+2.0秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
12	ヌビアン	加藤聡（愛知）	実4.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 10/13 名古屋6R 1着/11頭勝利 09/29 名古屋2R 4着/12頭+1.2秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.4% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。

AI評価 ◎鉄板本命 ◎本命 ○対抗 ▲注目 △押さえ ▽下位 ×推奨外／ 期待値 100円賭けたときの想定利益率／ オッズ 実=リアル取得済推定=推定オッズ／ 馬名横のグレーバッジ 脚質（過去の上がり3F傾向からの推定）

見送りAI の 1 位の馬

アミナス

騎手塚本征（愛知）

1.5倍

AI の勝率58%損益の分かれ目67%

オッズが買う範囲（5〜30倍）より低く見送り。

買う条件: オッズ 5〜30 倍・期待値 +30% 以上・1 レース 1 頭まで

出走馬全12頭

◎8

アミナス

塚本征（愛知）

1.5倍

勝率 58%

›

○12

ヌビアン

加藤聡（愛知）

4.5倍

勝率 16%

›

▲9

ウインエンブレム

今井貴（愛知）

8.9倍

勝率 9%

›

△11

テイクザスローン

丸野勝（愛知）

15.6倍

勝率 6%

›

△5

ピュアバルキリー

細川智（愛知）

20.5倍

勝率 4%

›

△4

セイスイカルメン

大畑慧（愛知）

19.8倍

勝率 3%

›

×3

ハートニヒヲツケテ

小笠羚（愛知）

23.7倍

勝率 1%

›

×6

ルヴレアール

望月洵（愛知）

30.6倍

対象外勝率 1%

›

×10

アルマフレイヤ

筒井勇（笠松）

33.7倍

対象外勝率 1%

›

×2

キーサーバー

阪野学（愛知）

114.4倍

対象外勝率 0%

›

×7

サンルーナ

丹羽克（愛知）

120.3倍

対象外勝率 0%

›

×1

フクチャンフクメイ

尾崎章（愛知）

148.5倍

対象外勝率 0%

›

各馬をタップでAI評価の根拠を表示。買う条件: オッズ 5〜30 倍・期待値 +30% 以上・1 レース 1 頭まで。

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